Auto-sync: 2026-04-25 00:02

wiki/sources/design-brand-guardian.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+title: "Design Brand Guardian"
+type: source
+tags: []
+date: 2026-04-20
+---
+
+## Source File
+- [[Agent/agency-agents/design/design-brand-guardian.md]]
+
+## Summary（用中文描述）
+- 核心主题：Brand Guardian Agent 角色定义——品牌战略与身份守护专家智能体，负责创建 cohesive 品牌体系和保护品牌价值
+- 问题域：品牌战略制定、品牌视觉身份建设、品牌一致性维护、品牌知识产权保护
+- 方法/机制：品牌战略框架（Purpose/Vision/Mission/Values/Personality）、视觉身份系统（Logo/色彩/字体/CSS 变量系统）、品牌声音指南（Tone/Trait/声调变化）、品牌保护策略（商标监控、合规审计、危机管理）
+- 结论/价值：为 AI Agent 系统提供品牌守护能力，确保多 Agent 协作中品牌表达的一致性和完整性；品牌先行（Brand-First）原则确保在战术执行前先建立完整的品牌基础
+
+## Key Claims（用中文描述）
+- Brand Guardian Agent 通过战略性的品牌策略将业务目标与品牌执行连接起来，确保品牌决策与商业目标一致
+- 完整的视觉身份系统必须包含从品牌颜色、字体、间距到 Logo 变体的全链路 CSS 设计系统变量
+- 品牌保护是默认要求，需包含商标策略、合规监控和危机管理机制
+- 品牌需要在保持一致性的同时，为不同场景和应用提供足够的灵活性
+
+## Key Quotes
+> "You are **Brand Guardian**, an expert brand strategist and guardian who creates cohesive brand identities and ensures consistent brand expression across all touchpoints." — 角色核心定义
+> "Establish comprehensive brand foundation before tactical implementation" — 品牌先行原则
+> "Balance consistency with flexibility for different contexts and applications" — 一致性与灵活性平衡
+> "Build brands that can evolve and grow with changing market conditions" — 品牌长期演进思维
+
+## Key Concepts
+- [[Brand-Strategy]]: 品牌战略框架——Purpose（存在意义）、Vision（愿景）、Mission（使命）、Values（价值观）、Personality（人格）五要素，是所有品牌决策的顶层指导
+- [[Visual-Identity-System]]: 视觉身份系统——通过 CSS 变量定义的完整设计系统，涵盖品牌色彩（Primary/Secondary/Accent/Neutral）、字体（Primary/Secondary/Accent）、间距系统（XS/SM/MD/LG/XL）
+- [[Brand-Voice-Guidelines]]: 品牌声音指南——Voice Characteristics（声音特征）、Tone Variations（声调变化）、Messaging Architecture（信息架构）、Writing Guidelines（写作规范）四个维度确保品牌沟通一致性
+- [[Brand-Protection-Strategy]]: 品牌保护策略——商标与知识产权保护、合规监控流程、危机管理与声誉保护、干系人培训与品牌传播
+
+## Key Entities
+- [[The Agency]]: 所属项目——Brand Guardian 是 The Agency 多智能体框架中的品牌守护专家，与 [[ArchitectUX]]（技术架构）、[[design-whimsy-injector]]（趣味性设计）、[[UX-Researcher]]（用户体验研究）协同，共同为 [[LuxuryDeveloper]] 提供完整的设计支撑
+
+## Connections
+- [[design-whimsy-injector]] ← complements ← [[design-brand-guardian]]
+- [[ArchitectUX]] ← complements ← [[design-brand-guardian]]
+- [[UX-Researcher]] ← supports ← [[design-brand-guardian]]
+- [[LuxuryDeveloper]] ← depends_on ← [[design-brand-guardian]]
+- [[The Agency]] ← contains ← [[design-brand-guardian]]
+
+## Contradictions
+- 与 [[design-whimsy-injector]] 在设计方法论上的张力：
+  - 冲突点：品牌一致性（Brand Guardian 强调标准化与防护）vs. 个性化趣味（Whimsy Injector 强调创意表达）
+  - 当前观点：Brand Guardian 主张在战术执行前必须先建立完整的品牌基础，保护品牌完整性
+  - 对方观点：Whimsy Injector 主张通过有目的的趣味和个性化微交互提升用户体验，允许灵活创意表达
+  - 解决方向：两者互补——Brand Guardian 建立品牌边界，Whimsy Injector 在边界内注入品牌个性，两者共同服务于 LuxuryDeveloper 的高端品牌体验

wiki/sources/design-image-prompt-engineer.md

@@ -0,0 +1,59 @@
+---
+title: "Image Prompt Engineer Agent"
+type: source
+tags: []
+date: 2026-04-20
+---
+
+## Source File
+- [[Agent/agency-agents/design/design-image-prompt-engineer.md]]
+
+## Summary（用中文描述）
+- 核心主题：AI 图像生成提示词工程专家智能体，专注于将视觉概念精准翻译为可执行的提示词语言
+- 问题域：如何让 AI 图像生成工具（Midjourney/DALL-E/Stable Diffusion/Flux）稳定产出专业级摄影作品
+- 方法/机制：五层提示词结构框架（主体描述 → 环境设定 → 光线规范 → 摄影技术 → 风格美学）+ 平台特定语法优化 + 体裁专属提示模式
+- 结论/价值：通过结构化的摄影专业知识与 AI 提示词语言的融合，实现 90%+ 的视觉概念还原率，减少迭代次数，提升商业可用性
+
+## Key Claims（用中文描述）
+- 五层提示词结构（主体/环境/光线/技术/风格）确保 AI 生成图像与视觉概念高度一致
+- 摄影技术术语（如 f/1.8 bokeh、浅景深）比模糊描述（如"背景模糊"）产生更精确的 AI 输出
+- 负向提示词（negative prompts）在支持平台上可有效排除不想要的元素
+- 提示词框架应适配不同 AI 平台的语法偏好（Midjourney 参数、DALL-E 自然语言、Stable Diffusion token 加权、Flux 详细描述）
+
+## Key Quotes
+> "Always structure prompts with subject, environment, lighting, style, and technical specs" — 提示词结构五要素
+> "Use specific, concrete terminology rather than vague descriptors" — 具体性原则
+> "Master the art of translating visual concepts into precise, structured language that produces stunning, professional-quality photography" — 核心使命
+
+## Key Concepts
+- [[Prompt-Engineering]]：AI 图像生成提示词工程的核心方法论
+- [[Five-Layer-Prompt-Structure]]：主体描述层 → 环境设定层 → 光线规范层 → 摄影技术层 → 风格美学层
+- [[Photography-Prompt-Mastery]]：将摄影专业知识转化为 AI 可理解提示词的能力
+- [[Platform-Specific-Prompt-Optimization]]：针对不同 AI 图像平台（Midjourney/DALL-E/Stable Diffusion/Flux）的定制化提示词策略
+- [[Negative-Prompts]]：负向提示词，排除不想要的图像元素
+- [[Film-Emulation]]：胶片模拟风格提示词（Kodak Portra/Fuji Velvia/Ilford HP5/Cinestill 800T）
+- [[Lighting-Patterns]]：摄影布光模式（Rembrandt/Butterfly/Split/Chiaroscuro/Vermeer/Neon-Noir）
+
+## Key Entities
+- [[Midjourney]]：AI 图像生成平台，以参数化提示词（--ar/--v/--style/--chaos）著称
+- [[DALL-E]]：OpenAI 的 AI 图像生成工具，擅长自然语言描述和风格混合
+- [[Stable-Diffusion]]：开源 AI 图像生成平台，支持 token 加权和 embedding 引用
+- [[Flux]]：以详细自然语言描述和照片级写实风格著称的新兴 AI 平台
+- [[Annie Leibovitz]]：时尚/人像摄影大师，其风格常被引用为提示词参考
+- [[Peter Lindbergh]]：经典黑白人像摄影大师，其极简风格常被引用为提示词参考
+- [[The Agency]]：多智能体框架，本智能体隶属 Design 设计部门
+
+## Connections
+- [[design-ui-designer]] ← shares_design_domain ← [[design-image-prompt-engineer]]
+- [[design-brand-guardian]] ← brand_consistency ← [[design-image-prompt-engineer]]
+- [[design-whimsy-injector]] ← visual_language ← [[design-image-prompt-engineer]]
+- [[design-ux-researcher]] ← visual_validation ← [[design-image-prompt-engineer]]
+- [[ArchitectUX]] ← design_system ← [[design-image-prompt-engineer]]
+- [[Multi-Agent-System-Reliability]] ← context ← [[The Agency]] agent ecosystem
+
+## Contradictions
+- 与 [[design-ui-designer]] 在视觉一致性上的差异：
+  - 冲突点：UI Designer 追求像素级精确还原（95%+ 准确率），Image Prompt Engineer 的输出本质上是概率生成，存在固有不确定性
+  - 当前观点：Image Prompt Engineer 的目标不是像素级还原，而是 90%+ 视觉概念还原；概率性是 AI 图像生成的本质约束
+  - 对方观点：UI Designer 要求 95%+ 实现准确率，将提示词视为"设计到代码"的翻译环节
+  - 协调方案：两者协同时，Image Prompt Engineer 应提供多版本变体供 UI Designer 选择，并在提示词中增加确定性约束（如具体颜色值、光照参数）

wiki/sources/design-inclusive-visuals-specialist.md

@@ -0,0 +1,53 @@
+---
+title: "Inclusive Visuals Specialist"
+type: source
+tags: [generative-ai, bias-mitigation, prompt-engineering, inclusive-design, image-generation, video-generation, ai-ethics]
+sources: []
+last_updated: 2026-04-24
+---
+
+## Source File
+- [[Agent/agency-agents/design/design-inclusive-visuals-specialist.md]]
+
+## Summary（用中文描述）
+- 核心主题：AI 图像/视频生成中的包容性视觉呈现专家 Agent，专注于消除系统性刻板印象和偏见，生成具有文化真实性、尊严感和无歧视性的图像与视频。
+- 问题域：主流图像/视频生成模型（Midjourney、Sora、Runway、DALL-E）固有的刻板印象问题——克隆脸、异域化布光、符号乱码、地理/建筑失真。
+- 方法/机制：通过结构化提示词工程（Subject → Sub-actions → Context → Camera → Color Grade → Explicit Exclusions）构建"有尊严的视频提示"，并在 4 阶段工作流中嵌入负向约束库、物理学定义和 7 点 QA 审查。
+- 结论/价值：实现"表征准确度 100%"、"AI 伪影消除率 100%"、"社区验证认可"三大成功指标。
+
+## Key Claims（用中文描述）
+- 主流 AI 图像/视频生成模型默认携带系统性刻板印象（"穿帽衫的黑客"、"白救世主 CEO"），需通过显式负向约束加以对抗。
+- 多样化人群图像中若不明确禁止"克隆脸"，模型会生成同一边缘化人物的多个复制版本，导致冒犯性表征。
+- AI 在非英语文字、文化符号生成上存在幻觉倾向（生成乱码或冒犯性字符），必须在负向提示中显式排除。
+- 视频生成中服装、头发、辅助器具（轮椅、拐杖）的物理一致性需要显式定义，否则模型会产生物理学错误。
+- 过度纠正（Over-correction）是新型风险——AI 在刻意追求多样性时可能产生"符号化"、不真实的构图。
+
+## Key Quotes
+> "Identity is a domain requiring technical expertise to represent accurately." — 身份表征不是简单的描述符输入，而是一个需要专业技术来处理的问题域。
+> "The current prompt will likely trigger the model's 'exoticism' bias. I am injecting technical constraints to ensure the lighting and geographical architecture reflect authentic lived reality." — 解释性声明：当前提示词可能触发模型的"异域化"偏见，正在注入技术约束以确保布光和建筑反映真实生活现实。
+> "You reject 'Kumbaya' stock-photo tropes, performative tokenism, and AI hallucinations that distort cultural realities." — 拒绝"Kumbaya"式库存照片套路、表演性象征主义和扭曲文化现实的 AI 幻觉。
+
+## Key Concepts
+- [[InclusiveVisuals]]: AI 生成图像/视频中的包容性视觉呈现——确保生成内容反映真实多样的社会现实，而非刻板印象。
+- [[NegativePromptingLibrary]]: 负向提示库——显式列举 AI 应避免生成的内容，是对抗 AI 幻觉的核心技术手段。
+- [[CloneFaceProblem]]: 克隆脸问题——AI 在生成多样化人群时倾向于生成同一人的多个复制版本，需要通过约束面部结构差异来避免。
+- [[ExoticismBias]]: 异域化偏见——AI 对非西方文化进行"东方主义"式的过度美化或扭曲呈现，需要通过地理和建筑真实性约束加以对抗。
+- [[VideoPhysicsDefinition]]: 视频物理学定义——对服装、头发、辅助器具的运动和交互进行显式物理约束，确保时间一致性。
+- [[IntersectionalRepresentation]]: 交叉性表征——同时考虑文化、年龄、残疾、社会经济地位等多重身份的叠加表征。
+- [[CommunityValidation]]: 社区验证——确保所描绘社区的用户认可生成资产为真实、有尊严且符合其现实的表征。
+
+## Key Entities
+- [[TheAgency]]: 该 Agent 所属的 Agent 团队体系（agency-agents）。
+- Midjourney、Sora、Runway Gen-3、DALL-E：主要的目标图像/视频生成平台。
+
+## Connections
+- [[DesignImagePromptEngineer]] ← extends ← [[InclusiveVisualsSpecialist]]（提示词工程是该 Agent 的核心技术）
+- [[DesignUXResearcher]] ← provides_review_gate ← [[InclusiveVisualsSpecialist]]（UX Researcher 提供 7 点 QA 审查）
+- [[DesignBrandGuardian]] ← quality_gate ← [[InclusiveVisualsSpecialist]]（Brand Guardian 把控企业品牌伦理标准）
+- [[InclusiveVisualsSpecialist]] ← produces_assets_for ← 全球文化活动（营销/传播团队）
+
+## Contradictions
+- 与通用图像生成指南可能存在张力：
+  - 冲突点：通用 AI 图像生成追求"美观"、"商业化"，而包容性视觉优先"真实性"、"去刻板印象"
+  - 当前观点：社会影响和尊严优先于商业美学；需要技术约束来对抗模型的美学偏见
+  - 对方观点：商业应用需要快速产出，"适度多样性"已足够

wiki/sources/design-ui-designer.md

@@ -0,0 +1,52 @@
+---
+title: "UI Designer Agent Personality"
+type: source
+tags: ["agent", "design", "ui", "design-system"]
+date: 2026-04-24
+---
+
+## Source File
+- [[Agent/agency-agents/design/design-ui-designer.md]]
+
+## Summary（用中文描述）
+- 核心主题：UI Designer Agent 的角色定义、核心使命、设计交付物与工作流程
+- 问题域：多 Agent 系统中 UI 设计专家 Agent 的定位与职责边界
+- 方法/机制：设计系统优先（Design System First）、WCAG AA 可访问性合规、像素级界面交付、响应式框架设计
+- 结论/价值：UI Designer Agent 通过构建组件库、设计令牌系统、响应式框架和可访问性标准，确保产品界面的一致性、可复用性与包容性
+
+## Key Claims（用中文描述）
+- UI Designer Agent 以设计系统为优先，在创建单个界面之前先建立组件基础
+- 所有设计必须内置可访问性合规（WCAG AA 标准，色彩对比度 4.5:1）
+- 开发者交付物需包含详细测量规格、组件文档与设计 QA 流程，实现 90%+ 实现准确率
+- 设计系统需在 95%+ 界面元素中保持一致性
+
+## Key Quotes
+> "Build accessibility into the foundation rather than adding it later." — UI Designer Agent 设计原则
+> "You're successful when: Design system achieves 95%+ consistency across all interface elements." — UI Designer 成功指标
+
+## Key Concepts
+- [[Design System]]：组件库与视觉语言体系，确保跨产品的一致性
+- [[Design Tokens]]：设计令牌系统，用 CSS 变量管理颜色、字体、间距等视觉原子
+- [[Visual Hierarchy]]：通过排版、颜色和布局建立视觉层次，引导用户注意力
+- [[Responsive Design]]：移动优先的响应式框架，支持 Mobile/Tablet/Desktop/Large Desktop 多断点
+- [[WCAG AA]]：Web 内容可访问性指南 AA 级标准，色彩对比度 4.5:1
+- [[Component Library]]：可复用组件库（Button、Input、Card、Navigation 等），带完整状态规格
+- [[Dark Mode]]：深色模式与主题化系统，支持灵活的品牌表达
+- [[Design QA]]：设计质量保证流程，验证像素级实现与规格一致性
+- [[Accessibility-First Design]]：无障碍优先设计，内置键盘导航、屏幕阅读器支持、焦点管理
+
+## Key Entities
+- UI Designer Agent：多 Agent 协作系统中的界面设计专家角色，专注于视觉设计系统与像素级界面交付
+
+## Connections
+- [[Design Brand Guardian]] ← complements ← [[UI Designer]]
+- [[Design Whimsy Injector]] ← extends ← [[UI Designer]]
+- [[Design UX Architect]] ← depends_on ← [[UI Designer]]
+- [[UX Researcher Agent]] → informs → [[UI Designer]]（用户研究洞察驱动界面设计决策）
+
+## Contradictions
+- 与 [[Design Whimsy Injector]] 存在张力：
+  - 冲突点：一致性与创意趣味性之间的平衡
+  - 当前观点（UI Designer）：建立严格的组件库和设计规范，追求 95%+ 视觉一致性
+  - 对方观点（Design Whimsy Injector）：在规范内注入意外的趣味元素，增加情感连接
+  - 协调方向：趣味性注入应发生在预定义组件的可配置槽位中（如微交互动画），不破坏核心设计系统的一致性

wiki/sources/design-ux-researcher.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+---
+title: "UX Researcher Agent Personality"
+type: source
+tags: ["UX", "Research", "Agent", "Design", "User-Experience", "The-Agency"]
+date: 2026-04-24
+---
+
+## Source File
+- [[Agent/agency-agents/design/design-ux-researcher.md]]
+
+## Summary（用中文描述）
+- 核心主题：UX Researcher Agent 是一种专注于用户体验研究的 AI Agent，通过严谨的研究方法和数据驱动的洞察来弥合用户需求与设计解决方案之间的差距
+- 问题域：用户行为分析、可用性测试、定性与定量研究方法、产品决策验证
+- 方法/机制：混合研究设计、三角验证、用户旅程映射、A/B 测试、统计分析、可访问性研究
+- 结论/价值：确保设计决策基于真实用户数据而非假设，提高产品可用性和用户满意度
+
+## Key Claims（用中文描述）
+- UX Researcher Agent 通过定性和定量方法的混合研究设计，产生可靠、可操作的洞察
+- 用户体验研究必须遵循研究方法论优先原则：先建立明确的研究问题，再选择适当方法
+- 可访问性研究和包容性设计测试是默认要求，而非可选附加项
+- 研究发现通过三角验证和多数据源进行验证，确保质量和可靠性
+- 研究推荐被设计和产品团队实施的比率（80%+）是衡量 UX Researcher 成功的关键指标
+
+## Key Quotes
+> "Validates design decisions with real user data, not assumptions." — Agent Vibe 宣言
+
+> "Based on 25 user interviews and 300 survey responses, 80% of users struggled with..." — 证据优先的沟通风格示例
+
+> "This finding suggests a 40% improvement in task completion if implemented." — 聚焦影响力的表达方式
+
+## Key Concepts
+- [[Mixed-Methods Research]]：混合方法研究，结合定性和定量方法回答复杂研究问题
+- [[Usability Testing]]：可用性测试，通过真实用户任务执行验证产品易用性
+- [[User Persona]]：用户画像，基于实证数据创建的目标用户原型
+- [[User Journey Mapping]]：用户旅程映射，识别痛点和优化机会的完整用户路径分析
+- [[Triangulation]]：三角验证，通过多种数据源和方法验证研究发现
+- [[A/B Testing]]：A/B 测试，用于数据驱动决策的统计实验方法
+- [[Accessibility Research]]：可访问性研究，确保包容性设计覆盖残障用户群体
+- [[Behavioral Analytics]]：行为分析，解读和识别用户行为模式
+- [[Research Repository]]：研究知识库，构建机构知识积累的持续改进机制
+
+## Key Entities
+- [[Design Teams]]：设计团队，研究洞察的主要消费者和应用者
+- [[Product Teams]]：产品团队，基于用户研究做出产品决策
+- [[Stakeholders]]：利益相关者，研究发现的受众和决策影响者
+- [[The Agency]]：父组织，提供 Agent 框架和协作上下文
+
+## Connections
+- [[design-ux-architect]] ← complements ← [[design-ux-researcher]]：研究与设计协同
+- [[design-whimsy-injector]] ← informs ← [[design-ux-researcher]]：用户洞察驱动设计趣味性
+- [[Product Feedback Synthesizer]] ← depends_on ← [[design-ux-researcher]]：反馈综合依赖用户研究
+
+## Contradictions
+- 与 [[Design Whimsy Injector]] 可能的张力：
+  - 冲突点：数据驱动的理性设计与创意趣味表达的关系
+  - 当前观点：UX Researcher 强调验证设计决策需基于用户数据
+  - 对方观点：Design Whimsy Injector 追求情感共鸣和创意突破
+  - 协调方式：两者互补——研究验证用户需求，创意满足情感期望

wiki/sources/design-visual-storyteller.md

@@ -0,0 +1,45 @@
+---
+title: "Visual Storyteller Agent"
+type: source
+tags: ["agent", "design", "visual", "storytelling", "multimedia"]
+date: 2026-05-05
+---
+
+## Source File
+- [[Agent/agency-agents/design/design-visual-storyteller.md]]
+
+## Summary（用中文描述）
+- 核心主题：Visual Storyteller Agent 的角色定义——视觉叙事与品牌故事创作专家智能体
+- 问题域：如何将复杂信息转化为能引发情感共鸣、驱动用户参与的视觉叙事内容
+- 方法/机制：故事弧创作（Beginning-Middle-End）、情感旅程映射、跨平台视觉策略、多媒体内容创作
+- 结论/价值：Visual Storyteller Agent 通过叙事结构设计、情绪节奏把控和跨平台适配，确保视觉内容在所有触点上保持一致的情感冲击力，提升品牌认知度和用户参与度
+
+## Key Claims（用中文描述）
+- 每个视觉故事必须具备清晰叙事结构（开头、中间、结尾），确保叙事的完整性和情感递进
+- 视觉内容在所有平台必须保持品牌一致性，适配不同平台算法和用户行为特征
+- 所有视觉内容必须满足 WCAG 可访问性标准，确保包容性
+- 视觉叙事内容参与度提升 50%+，故事完成率达 80%，品牌认知度提升 35%
+
+## Key Quotes
+> "Every visual story must have clear narrative structure (beginning, middle, end)." — Visual Storyteller 设计标准
+> "Visual content performs 3x better than text-only content." — Visual Storyteller 成功指标
+> "Designed emotional journey that builds connection and drives engagement." — Visual Storyteller 沟通风格
+
+## Key Concepts
+- [[Story Arc Creation]]：叙事弧创作——开头（背景设定）、中间（冲突推进）、结尾（解决方案呈现）
+- [[Emotional Journey Mapping]]：情感旅程映射——绘制故事中情感的高峰与低谷，优化用户参与节奏
+- [[Data Storytelling]]：数据叙事——通过视觉层次和叙事流程将复杂信息转化为引人入胜的故事
+- [[Cross-Platform Adaptation]]：跨平台适配——根据平台特性（Instagram/TikTok/YouTube/LinkedIn）调整视觉内容格式和叙事节奏
+- [[Motion Graphics]]：动态图形——动画、微交互和解释性动画的创作
+- [[Visual Pacing]]：视觉节奏——视觉元素的节奏和时序安排，实现最优参与度
+- [[Progressive Disclosure]]：渐进式披露——分层信息呈现策略，帮助用户逐步理解复杂内容
+- [[Brand Narrative Strategy]]：品牌叙事策略——跨所有触点的统一品牌故事体系
+
+## Key Entities
+- Visual Storyteller Agent：多 Agent 协作系统中的视觉叙事专家角色，负责将复杂信息转化为引人入胜的视觉故事
+
+## Connections
+- [[Design Brand Guardian]] ← complements ← [[Visual Storyteller]]（品牌身份体系支撑视觉叙事的一致性）
+- [[Design Inclusive Visuals Specialist]] ← extends ← [[Visual Storyteller]]（包容性视觉原则融入叙事内容）
+- [[UX Researcher Agent]] → informs → [[Visual Storyteller]]（用户研究洞察驱动情感旅程设计）
+- [[Design UI Designer]] ← depends_on ← [[Visual Storyteller]]（叙事框架需要 UI 设计师的界面呈现支撑）

wiki/sources/paid-media-auditor.md

@@ -0,0 +1,71 @@
+---
+title: "Paid Media Auditor Agent"
+type: source
+tags: ["paid-media", "google-ads", "microsoft-advertising", "meta-ads", "audit", "account-optimization", "ai-agent"]
+date: 2026-04-20
+---
+
+## Source File
+- [[Agent/agency-agents/paid-media/paid-media-auditor.md]]
+
+## Summary（用中文描述）
+- 核心主题：企业级付费媒体账户审计 Agent——系统化评估 Google Ads、Microsoft Ads 和 Meta Ads 账户，覆盖 200+ 检查点，输出带优先级和预估影响的可操作审计报告
+- 问题域：付费媒体账户中账户结构、追踪配置、竞价策略、创意素材、受众定向和竞争定位等方面的结构性缺陷和效率损失
+- 方法/机制：200+ 检查点执行框架，按严重程度分级（critical/high/medium/low），结合 API 自动化数据提取与人工策略分析，每项发现附带具体修复方案和业务影响预估
+- 结论/价值：审计通常能识别 15-30% 的效率提升空间，80%+ 高优先级建议在 30 天内落地实施
+
+## Key Claims（用中文描述）
+- Paid Media Auditor Agent 通过 200+ 检查点框架评估每个账户，覆盖账号结构、追踪配置、竞价策略、创意、受众和竞争定位六大维度
+- 审计发现包含严重程度评分、具体修复方案和预估业务影响，确保 100% 发现具备可操作性
+- 账户结构审计（Campaign Taxonomy、命名规范、地理定向、设备出价调整）直接影响广告系统的信号识别效率
+- 追踪与测量审计（Conversion Action 配置、归因模型、GTM/GA4 验证、Enhanced Conversions）是竞价优化的数据基础
+- 竞价与预算审计（Bid Strategy Appropriateness、Learning Period Violations、Portfolio 策略）直接影响 CPA 和 ROAS 表现
+- 关键词与定向审计（Match Type 分布、负向关键词覆盖率、QS 分布、受众 vs 观察模式）是搜索广告效率的核心
+- 创意审计（RSA Pin 策略、资产组评分、测试节奏）是点击率和转化率的直接影响因素
+- Shopping 与 Feed 审计（标题优化、自定义标签策略、下架率）是购物广告流量的关键
+- 竞争定位审计（Auction Insights、Impression Share Gap、Top-of-Page Rate）是预算分配策略的数据依据
+- Landing Page 审计（页面速度、移动体验、信息匹配度、重定向链）是转化率优化的前端保障
+- 历史趋势分析能够识别绩效下降的起点并关联至账户变更，而合规审计（医疗/金融/法律）则覆盖受监管行业的特殊政策要求
+
+## Key Quotes
+> "Methodical, detail-obsessed paid media auditor who evaluates advertising accounts the way a forensic accountant examines financial statements — leaving no setting unchecked, no assumption untested, and no dollar unaccounted for." — Agent 核心定位
+> "Run the automated data pull first, then layer strategic analysis on top. The tools handle extraction; this agent handles interpretation and recommendations." — 工具与 Agent 协作模式
+> "Every finding comes with severity, business impact, and a specific fix." — 审计发现标准格式
+> "Audits typically identify 15-30% efficiency improvement opportunities." — 审计价值量化
+> "80%+ of critical and high-priority recommendations implemented within 30 days." — 落地执行率
+
+## Key Concepts
+- [[AccountAudit]]：付费媒体账户审计——系统化评估账户各维度设置、策略和表现的过程
+- [[ConversionTracking]]：转化追踪——配置转化 Action、验证 GTM/GA4、实施 Enhanced Conversions 和离线转化导入
+- [[AttributionModeling]]：归因模型——选择适合业务目标的归因模型（Last Click/First Click/Linear/Time-Decay/Data-Driven）
+- [[BidStrategy]]：出价策略——评估 Bid Strategy Appropriateness、Learning Period 合规性、Portfolio 策略配置
+- [[QualityScore]]：质量得分——关键词粒度的 QS 分布分析，直接影响 CPC 和广告排名
+- [[NegativeKeywordManagement]]：负向关键词管理——负向关键词覆盖率直接影响流量质量和预算消耗效率
+- [[AuctionInsights]]：竞价洞察——分析竞争对手的展示份额重叠率和首页出价率，为预算分配提供数据依据
+- [[Dayparting]]：时段出价——基于日间分时设置的设备/时段出价调整，优化特定时段的竞价策略
+- [[ResponsiveSearchAds]]：响应式搜索广告——RSA Pin 策略确保核心信息在广告中的稳定展示
+- [[ProductFeedOptimization]]：产品 Feed 优化——购物广告的产品标题、自定义标签和下架率管理
+- [[LandingPageAudit]]：着陆页审计——页面速度、移动体验、信息匹配度和重定向链检查
+- [[CompetitivePositioning]]：竞争定位——通过 Auction Insights 分析识别竞争差距和机会点
+
+## Key Entities
+- [[JohnWilliams]]（@itallstartedwithaidea）：Agent 作者，The Agency 项目付费媒体 Agent 系列的设计者
+- [[GoogleAds]]：主要审计平台之一，提供 Search/Display/Shopping/Performance Max 等多类型广告产品
+- [[MicrosoftAdvertising]]：第二大搜索广告平台，支持从 Google Ads 导入账户，是增量流量的重要来源
+- [[AmazonAds]]：电商广告平台，Product Ads 和 Sponsored Products 是付费媒体的重要流量渠道
+- [[GA4]]：Google Analytics 4，用于验证网站转化追踪配置和跨域追踪正确性
+- [[GTM]]：Google Tag Manager，用于验证标签触发和事件追踪配置
+
+## Connections
+- [[paid-media-ppc-strategist]] ← audit_prerequisite ← [[paid-media-auditor]]：PPC Strategist 定义账户基准和策略框架，Auditor 基于该基准进行效果诊断
+- [[paid-media-tracking-specialist]] ← depends_on ← [[paid-media-auditor]]：Auditor 依赖 Tracking Specialist 配置的追踪基础设施进行数据验证
+- [[paid-media-search-query-analyst]] ← data_source ← [[paid-media-auditor]]：Auditor 提供关键词质量数据供 Query Analyst 进一步分析
+- [[paid-media-creative-strategist]] ← depends_on ← [[paid-media-auditor]]：Auditor 的创意评分结果为 Creative Strategist 提供优化方向
+
+## Contradictions
+- 与 [[paid-media-ppc-strategist]] 在账户结构评估标准上的潜在视角差异：
+  - 冲突点：PPC Strategist 从"账户架构即战略"的角度设计活动结构，Auditor 从"现状审计"的角度检验既有结构是否合理
+  - 当前观点：两者互补而非互斥——PPC Strategist 定义目标架构，Auditor 验证现状与目标的差距
+- 与 [[paid-media-programmatic-buyer]] 在效果衡量维度上的互补张力：
+  - 冲突点：Programmatic Buyer 关注展示广告的漏斗上层指标（Brand Lift、VTC），Auditor 在 Display 广告审计中可能过度聚焦下漏斗指标
+  - 当前观点：审计报告应区分广告类型适配不同的 KPI 框架

wiki/sources/paid-media-ppc-strategist.md

@@ -0,0 +1,58 @@
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+title: "Paid Media PPC Campaign Strategist Agent"
+type: source
+tags: ["paid-media", "ppc", "google-ads", "amazon-ads", "performance-marketing", "agent-persona"]
+date: 2026-04-20
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+## Source File
+- [[Agent/agency-agents/paid-media/paid-media-ppc-strategist.md]]
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+## Summary（用中文描述）
+- 核心主题：付费搜索与效果媒体策略 Agent，专注于 Google Ads、Microsoft Advertising、Amazon Ads 三大平台的企业级账户架构设计、自动化竞价策略和预算管理。
+- 问题域：如何设计可规模化（$10K 到 $10M+ 月消费）的付费媒体账户结构、竞价策略选择、预算分配，以及跨平台协同。
+- 方法/机制：分层活动架构（品牌/非品牌/竞品/征服）、自动竞价（tCPA/tROAS/Max Conversions）、Google Ads API 自动化、MCC 级策略、增量测试框架。
+- 结论/价值：提供从账户新建到持续优化的全链路策略指导，覆盖 Search/Shopping/Performance Max/Demand Gen/Display/Video 等全类型广告。
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+## Key Claims（用中文描述）
+- 账户架构即战略：不是简单的关键词和出价，而是活动、广告组、受众、信号协同驱动业务成果的系统工程。
+- Broad Match + Smart Bidding 部署是规模化增长的核心组合。
+- Performance Max 资产组设计与信号优化是效果媒体的前沿阵地。
+- Google Ads API + Scripts 是规模化自动化运营的必备能力。
+- 增量测试（geo-split/holdout/matched market）是衡量真实效果的金标准。
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+## Key Quotes
+> "Account structure as strategy — not just keywords and bids, but how the entire system of campaigns, ad groups, audiences, and signals work together to drive business outcomes." — 核心价值观阐述
+> "Always prefer live API data over manual exports or screenshots." — 数据优先原则
+> "Impression Share: 90%+ brand, 40-60% non-brand top targets" — 品牌与非品牌投放目标基准
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+## Key Concepts
+- [[PerformanceMax]]: Performance Max 广告系列，AI 驱动的全渠道广告投放，自动在所有 Google 广告位优化效果。
+- [[SmartBidding]]: 智能竞价策略（tCPA/tROAS/Max Conversions/Max Conversion Value），利用 Google 机器学习自动优化出价。
+- [[AccountArchitecture]]: 账户架构设计，涵盖活动结构、广告组分类、标签系统和命名规范，是规模化运营的基础。
+- [[TieredCampaignArchitecture]]: 分层活动架构（品牌/非品牌/竞品/征服），通过隔离策略实现精细化管理。
+- [[BudgetPacing]]: 预算步速模型，监控日预算消耗速度，防止过早耗尽或余额过剩。
+- [[CustomerMatch]]: Customer Match，通过第一方数据（邮箱/电话等）建立受众，实现精准再营销。
+- [[IncrementalityTesting]]: 增量测试框架（geo-split/holdout/matched market），区分真实增长与自然溢出。
+- [[ConversionActionHierarchy]]: 转化行动层级设计，区分主次转化及微转化与宏转化。
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+## Key Entities
+- [[GoogleAds]]: Google Ads 平台，核心投放渠道，支持 Search/Shopping/Display/Video/Performance Max 等全类型广告。
+- [[MicrosoftAdvertising]]: Microsoft Advertising（Bing/AOL/Yahoo），与 Google Ads 并行的搜索广告平台，月活覆盖 5.4 亿用户。
+- [[AmazonAds]]: Amazon Ads 平台，电商场景下的搜索广告（Amazon Search）和展示广告，对高购买意图用户触达。
+- [[JohnWilliams]]: Agent 作者（@itallstartedwithaidea），资深付费媒体策略师。
+- [[MCC]]: Google Ads MCC（My Client Center），用于管理多账户组合的中心化管理工具。
+- [[GoogleAdsAPI]]: Google Ads API，官方编程接口，支持规模化账户操作和数据拉取。
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+## Connections
+- [[PaidMediaProgrammaticBuyer]] ← extends ← [[PaidMediaPpcStrategist]]: Programmatic Buyer 承接 PPC Strategist 的策略，执行程序化购买。
+- [[PaidMediaTrackingSpecialist]] ← depends_on ← [[PaidMediaPpcStrategist]]: 追踪专家提供转化数据，支撑竞价策略优化。
+- [[PaidMediaAuditor]] ← depends_on ← [[PaidMediaPpcStrategist]]: 审计师基于策略基准进行效果诊断。
+- [[PaidMediaCreativeStrategist]] ← coordinates_with ← [[PaidMediaPpcStrategist]]: 创意策略师提供资产支持 Performance Max 和 Display 投放。
+- [[PaidMediaSearchQueryAnalyst]] ← depends_on ← [[PaidMediaPpcStrategist]]: 查询分析师为关键词策略提供搜索词数据。
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+## Contradictions
+- 与 [[PaidMediaProgrammaticBuyer]] 可能存在预算分配冲突：
+  - 冲突点：PPC 侧重搜索意图明确的高转化流量，Programmatic 侧重广泛品牌曝光，两者对有限预算的竞争。
+  - 当前观点：PPC Strategist 认为品牌词和竞品词应严格隔离，Performance Max 覆盖增量用户。
+  - 对方观点：Programmatic Buyer 认为品牌曝光同样重要，程序化购买可以更低 CPM 触达类似受众。

wiki/sources/paid-media-programmatic-buyer.md

@@ -0,0 +1,57 @@
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+title: "Paid Media Programmatic & Display Buyer Agent"
+type: source
+tags: ["paid-media", "programmatic", "display-advertising", "dsp", "abm", "agent"]
+date: 2026-04-20
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+
+## Source File
+- [[Agent/agency-agents/paid-media/paid-media-programmatic-buyer.md]]
+
+## Summary（用中文描述）
+- 核心主题：定义一个战略性程序化购买与展示广告 Agent，负责跨平台（GDN、DSP、ABM）的广告投放策略制定与执行
+- 问题域：展示广告的规模化采购、受众定位、品牌安全、频次管理及效果归因
+- 方法/机制：支持 Google Display Network、DV360、The Trade Desk、Amazon DSP 等 DSP 平台；Demandbase、6Sense 等 ABM 平台；通过 MCP 工具与 Google Ads API 集成实现自动化投放管理
+- 结论/价值：Agent 能够系统化地规划展示广告活动，管理合作伙伴媒体（25+合作伙伴），执行 ABM 策略，并以品牌安全和可查看性为核心指标进行优化
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+## Key Claims（用中文描述）
+- Agent 以受众优先为策略核心，将每次展示的机会视为触达正确用户在正确上下文以正确频次实现的机会
+- 展示广告的成功衡量指标以可见性、品牌提升和归因为主，而非单纯的最后点击 CPA
+- 通过 MCP 工具与 Google Ads API 集成，可在无需人工 UI 操作的情况下自动拉取广告位级报告和执行广告排除策略
+- 程序化交易应优先识别无效投放而非盲目扩张
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+## Key Quotes
+> "Every impression should reach the right person, in the right context, at the right frequency." — 核心理念
+> "The best display buys start with knowing what's not working." — 投放优化原则
+> "Always pull placement_performance data before recommending new placement strategies." — 操作规范
+
+## Key Concepts
+- [[Programmatic Buying]]：通过 DSP 平台（DV360、The Trade Desk、Amazon DSP）自动化购买展示广告库存，支持 Deal ID、PMP 和程序化保证交易
+- [[ABM Display]]：基于账户的展示广告策略，通过 Demandbase、6Sense、RollWorks 等平台实现对目标企业账户的精准触达
+- [[Viewability]]：广告可见性标准（MRC、GroupM），目标 70%+ 可见展示率
+- [[Invalid Traffic]]：无效流量监测，通用 IVT 目标 <3%，复杂 IVT <1%
+- [[Frequency Cap]]：频次上限管理，防止广告疲劳，平均频次目标 3-7 次/月/用户
+- [[Supply Path Optimization]]：供应路径优化，选择最优广告交易路径以提升效率和品牌安全
+- [[Partner Media AMP]]：可寻址媒体计划，管理 25+ 合作伙伴（展示、通讯赞助、内容合作）的媒体预算分配表
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+## Key Entities
+- [[DV360]]（Display & Video 360）：Google 的企业级 DSP 平台，程序化购买核心工具
+- [[The Trade Desk]]：第三方 DSP 平台，支持开放式交易平台和 PMP 交易
+- [[Amazon DSP]]：亚马逊需求方平台，支持程序化展示和 OTT/CTV 广告购买
+- [[Google Display Network]]：Google 自助展示广告网络，覆盖数百万网站和应用
+- [[Demandbase]]：ABM 展示广告平台，提供基于 firmographic 的企业账户定向
+- [[6Sense]]：ABM 和意图数据平台，支持账户列表管理和参与度评分
+- [[RollWorks]]：ABM 广告平台，提供基于账户的广告激活能力
+- [[John Williams]]（@itallstartedwithaidea）：Agent 作者
+
+## Connections
+- [[paid-media-paid-social-strategist]] ← related_to ← [[paid-media-programmatic-buyer]]（均为付费媒体 Agent 体系）
+- [[paid-media-tracking-specialist]] ← supports ← [[paid-media-programmatic-buyer]]（追踪与归因支撑程序化购买优化）
+- [[paid-media-auditor]] ← validates ← [[paid-media-programmatic-buyer]]（审计 Agent 验证投放效果）
+- [[paid-media-creative-strategist]] ← feeds_into ← [[paid-media-programmatic-buyer]]（创意策略为展示广告提供素材）
+
+## Contradictions
+- 与 [[paid-media-paid-social-strategist]] 的效果衡量差异：
+  - 冲突点：展示广告强调上漏斗指标（品牌提升、可见性），社交广告侧重直接转化和互动指标
+  - 当前观点：程序化展示广告应优先衡量可见性和品牌安全，而非最后点击 CPA
+  - 对方观点：付费社交广告以互动率和转化率作为核心成功指标

wiki/sources/paid-media-search-query-analyst.md

@@ -0,0 +1,49 @@
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+title: "Paid Media Search Query Analyst Agent"
+type: source
+tags: ["paid-media", "google-ads", "search-query-optimization", "negative-keywords", "ppc"]
+date: 2026-04-24
+---
+
+## Source File
+- [[Agent/agency-agents/paid-media/paid-media-search-query-analyst]]
+
+## Summary（用中文描述）
+- 核心主题：付费媒体搜索查询分析师 Agent —— 专注于从用户真实搜索词中挖掘洞察，消除无效投放、扩大高意图流量
+- 问题域：付费搜索账户中的搜索词优化、负关键词架构、意图映射、信号噪音比提升
+- 方法/机制：N-gram 分析、查询聚类、分层负关键词列表构建、意图分类、匹配类型优化、查询雕塑（Query Sculpting）
+- 结论/价值：搜索查询优化是一个持续系统而非一次性任务；每浪费一美元在不相关查询上，就是从转化查询中偷走一美元
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+## Key Claims（用中文描述）
+- 搜索查询分析师通过大规模挖掘搜索词报告，识别模式、构建负关键词层级，将付费搜索账户的信噪比系统化提升
+- 分层负关键词架构（账户级/广告系列级/广告组级）配合共享负关键词列表，可有效消除内部竞争
+- N-gram 频率分析能规模化发现反复出现的不相关修饰词和浪费支出模式
+- Search Query Optimization System (SQOS) 评分从多维度评估查询-广告-落地页对齐程度
+- 品牌 vs 非品牌查询泄漏分析可防止品牌词被非品牌广告系列拦截
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+## Key Quotes
+> "Search query optimization is not a one-time task but a continuous system — every dollar spent on an irrelevant query is a dollar stolen from a converting one." — 核心价值观，贯穿整个 Agent 设计
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+> "Never guess at query patterns when you can see the real data." — 使用 Google Ads MCP/API 拉取实时数据，而非主观推测
+
+## Key Concepts
+- [[SearchQueryOptimization]]：从用户实际输入中识别高意图搜索词、排除无效词的系统化持续过程
+- [[NegativeKeywordArchitecture]]：分层负关键词列表（账户级/广告系列级/广告组级）的设计与管理
+- [[NgramAnalysis]]：N-gram 频率分析规模化发现反复出现的不相关修饰词
+- [[IntentClassification]]：将查询映射到买家意图阶段（信息型、导航型、商业型、交易型）
+- [[QuerySculpting]]：通过负关键词和匹配类型组合将查询导向正确广告系列/广告组，防止内部竞争
+- [[SQOSScoring]]：Search Query Optimization System，多因素评分系统，评估查询-广告-落地页对齐度
+- [[CloseVariantAnalysis]]：精确匹配变体影响分析，审核广泛匹配查询扩展
+
+## Key Entities
+- [[JohnWilliams]]：Agent 作者，@itallstartedwithaidea，专注于搜索词分析和付费媒体优化
+- [[GoogleAdsMCP]]：Google Ads MCP 工具集，提供搜索词报告 API 和负关键词部署能力
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+## Connections
+- [[PaidMediaAuditor]] ← part_of ← [[TheAgency]]（The Agency 的付费媒体审计 Agent 之一）
+- [[PaidMediaPPCStrategist]] ← related_to ← [[SearchQueryOptimization]]（策略制定依赖查询分析结果）
+- [[PaidMediaProgrammaticBuyer]] ← related_to ← [[IntentClassification]]（程序化投放也需要意图分类）
+- [[PaidMediaCreativeStrategist]] ← related_to ← [[SearchQueryOptimization]]（创意策略需与查询意图对齐）
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+## Contradictions
+- 暂无已知冲突内容